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基于Bellman的强化学习中的理论障碍
对此限制的潜在补救措施正在扩大算法利用的反馈。一种这样的方法是事后观察经验重播（她）（Andrychowicz等，2017）。她建立在Bellman方程式上以学习通用价值功能（Sutton等，2011; Schaul等，2015）。假设目标是达到某种目标状态，标准值函数仅根据其达到此目标的能力来估计状态的价值。相比之下，通用价值函数可预测任何其他状态的任何状态。她利用学习过程中遇到的状态来学习这种普遍的价值功能，利用富裕的反馈，而不是达到目标是否达到目标。考虑到这一点，文献中的几项作品应用于ATP（Aygéun等，2022； Trinh等，2024； Poesia等，2024）。
卷。 71不2025年2月24日 - 德国厄运
Micahnik先生于1959年毕业于宾夕法尼亚州艺术与科学的上校。虽然在宾夕法尼亚州的联合国裁员，但在传奇击剑大师La Jos Csiszar的指导下，他在围栏中获得了全身荣誉，并于1958年和1959年参加了东部决赛。毕业后一年，米卡尼克先生参加了1960年在罗马举行的三场奥运会游戏中的第一场比赛。他还参加了1964年东京运动会和1968年墨西哥城市运动会。在所有三种围栏武器（Épée，Foil and Saber）中都完成了，Micahnik先生的Forte先生是Épée，他在1960年赢得了美国国家冠军，并在1964年，1966年和1968年获得第二名。Mi Cahnik先生的Épée团队从1965年至1968年赢得了美国冠军，Micahnik先生在1965年和1969年在世界上麦卡比亚比赛中赢得了Indi Vidual冠军。
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2 意法半导体技术研发部，意大利阿格拉泰布里安扎 摘要 — 热载流子应力引起的性能退化是功率 LDMOS 晶体管可靠性的关键问题。对于 p 沟道 LDMOS 来说更是如此，因为与 n 沟道 LDMOS 不同，多数载流子和少数载流子都对器件可靠性起着根本性的作用。本文深入研究了新一代 BCD 集成 p 沟道 LDMOS 中热载流子应力引起的微观机制。彻底分析了竞争电子和空穴捕获机制对导通电阻漂移的影响。为此，据我们所知，我们首次使用了包括玻尔兹曼传输方程的确定性解和微观性能退化机制在内的 TCAD 模拟。对性能退化源和动态的深入了解将为未来的器件优化提供相关基础。
Adam N. Elmachtoub 通过连续时间选择均值 - 变化投资组合... 连续的时期学习，Q学习，后悔 通过Q- ... 的奖励定向分数扩散模型 索菲的星球和终止 收缩，扩散概率模型，离散化，... 财务中间和财务风险简介 国际法院的气候变化人物... 生物多样性金融 Justin S. Golub，医学博士，MS Christian Kroer - 简历 1816年至2001年，全世界民族国家的崛起 习惯持久性 酸试验：2025年的全球温度 raghav singal 辛西娅·拉什（Cynthia Rush）选定的出版物 全球变暖加速度：原因和后果 通过随机控制对扩散模型进行微调：... 全球变暖加速度：Hope vs Hopium 常见顺序学习的贝叶斯设计原理
Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）
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选择性 b AChE BuChE PQM-170 (5a) 26.4 >30 >1.1 PQM-171 (5b) 5.6 >30 >5.4 PQM-172 (5c) 25.1 >30 >1.2 PQM-173 (5d) 15.3 >30 >2.0 PQM-174 (5e) 12.0 >30 >2.5 PQM-175 (5f) 8.2 >30 >3.6 PQM-176 (5g) 3.3 49.8 15.0 PQM-177 (5h) 13.9 >30 >2.2 PQM-179 (5i) 12.0 >30 >2.5 PQM-180 (5j) 9.0 12.9 1.4 PQM-181（5k） 5.9 >30 >5.1 PQM-182（5l） 13.5 12.9 1.0
罗斯霍曼理工学院课程目录土木工程...
2. 科学：应用自然科学原理解决工程问题。 3. 社会科学和人文科学：应用人文和社会科学发展而来的概念和原理指导工程设计。 4. 材料科学：应用材料科学的概念和原理解决土木工程问题。 5. 工程力学：应用固体和流体力学的概念和原理解决工程问题。 6. 实验方法和数据分析：在至少两个技术领域开发和开展土木工程实验，分析和解释实验数据，并运用工程判断得出结论。 7. 批判性思维和解决问题：运用批判性思维制定土木工程问题的有效解决方案。 8. 项目管理：在土木工程实践中应用项目管理的概念和原理。 9. 工程经济学：应用工程经济学概念和原理进行工程决策。 10. 风险和不确定性：应用概率和统计的概念和原理解决与土木工程相关的不确定性和风险。 11. 土木工程领域的广度：应用概念和原则解决至少四个适用于土木工程的技术领域的问题。12. 设计：将工程设计流程应用于多个土木工程技术领域的复杂工程问题。13. 技术深度：应用先进的概念和原则解决工程问题。14. 可持续性：将可持续性原则应用于解决土木工程问题。15. 沟通：以口头、书面和图形格式有效地准备和呈现技术内容给专业和一般受众。16. 领导力：应用领导力概念和原则指导小组的工作。（情感）17. 团队合作：作为团队成员有效运作。（情感）18. 终身学习：使用适当的学习策略，根据需要获取和应用新知识。19. 专业态度：实践与工程实践相关的专业态度。（情感）20. 专业职责：解释与土木工程实践相关的专业期望。 21. 道德责任：分析涉及道德利益冲突的道德困境，以推荐和证明行动方案的合理性。22. 服务：展现作为土木工程师为社区服务的承诺。
Kalman滤波和期望最大化多阶段光谱unmixing
摘要 - 高光谱成像技术的最新演变和新的新兴应用程序的扩散按下了多个时间高光谱图像的处理。在这项工作中，我们提出了一种新型的频谱拆解（SU）策略，使用出色动机的参数末端记录来说明时间频谱变异性。通过使用状态空间公式来表示多个时空混合过程，我们能够利用贝叶斯过滤机制来估计末端的变异性系数。假设丰度的时间变化在短时间间隔很小，则采用了预期最大化（EM）算法的有效实施来估计丰度和其他模型pa-Rameters。仿真结果表明，所提出的策略优于最先进的多阶段算法。
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摘要 — 运动想象 (MI) 脑机接口 (BMI) 使我们只需想象执行运动动作即可控制机器。实际用例需要一种可穿戴解决方案，其中使用嵌入在节能微控制器单元 (MCU) 上的机器学习模型在传感器附近本地对脑信号进行分类，以确保隐私、用户舒适度和长期使用。在这项工作中，我们为嵌入式 BMI 解决方案的准确性与成本权衡提供了实用见解。我们的多光谱黎曼分类器在 4 类 MI 任务上达到 75.1% 的准确率。通过针对每个受试者调整不同类型的分类器，准确率进一步提高，达到 76.4%。我们进一步缩小模型，将其量化为混合精度表示，准确率损失分别仅为 1% 和 1.4%，但仍比最先进的嵌入式卷积神经网络高出 4.1%。我们在低功耗 MCU 上实现了该模型，能量预算仅为 198 µ J，每次分类仅需 16.9 毫秒。连续对样本进行分类，将 3.5 秒样本重叠 50% 以避免遗漏用户输入，这样仅需 85 µ W 即可运行。与嵌入式 MI-BMI 中的相关工作相比，我们的解决方案在近传感器分类的准确度-能量权衡方面树立了新的领先地位。
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McCubrey, JA, Abrams, SL, Follo, MY, Manzoli, L., Ratti, S., Martelli, AM, 等人 (2023)。氯喹和羟氯喹对胰腺癌细胞对靶向疗法敏感性的影响。生物调节进展，87，1-7 [10.1016/j.jbior.2022.100917]。
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Caserotti、M.、Girardi、P.、Rubaltelli、E.、Tasso、A.、Lotto、L. 和Gavaruzzi、T. (2021)。意大利居民对 COVID-19 风险的认知与疫苗犹豫之间的长期关联。社会科学与医学，272，1-9 [10.1016/j.socscimed.2021.113688]。